大数据HIve数据仓库应用实例分析

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如今，大数据的大浪已经把我们每个人都卷入其中，随着大数据技术一起引起大众注意的还有HIve数据仓库。作为大数据分析的核心工具之一，它一直发挥着为企业提供决策支持的重要作用。因此掌握Hive是入门大数据学习的关键之一，下面我们就一起来看看HIve数据仓库应用案例讲解。

将本地文件数据加载到Hive数据仓库：

首先在/public/users/yexin/Hadoop/hadoopdata下建立文本文件：

Hive中建立表后只有两种方式可以加载数据：

（1）从本地文件系统加载数据

（2）从Hadoop文件系统加载数据

在node63节点启动hive服务：分别输入：hive --service metastore &；hive --service hiveserver2或直接输

入hiveserver2

在node70节点下输入hive登陆，执行如下操作，

创建表：

hive> CREATE TABLE score (

> sno int,name String,

> java decimal(10,2),

> python decimal(10,2))

> ROW FORMAT DELIMITED

> FIELDS TERMINATED BY '\t'

> LINES TERMINATED BY '\n'

> STORED AS TEXTFILE;

OK

Time taken: 0.429 seconds

导入数据：从本地系统文件按导入

Time taken: 0.429 seconds

hive> load data local inpath '/public/users/yexin/Hadoop/hadoopdata/score.txt' overwrite into table

score;

Loading data to table yexin.score

OK

Time taken: 1.413 seconds

查询score表：

查看HDFS数据：

查看元数据：

use hive；

删除表：drop tabel score? 记住删除表时HDFS上的数据一起删除了。

注意：如果建立的是外部表，drop后HDFS中的文件并没有删除

Beelin命令：

设置访问权限：修改hadoop的core-site.xml

用其他节点作为客户端，需要在node63节点配置hive2的监听节点端口，才能让远程访问hive服务（beeline）

vim hive-site.xml

添加：来绑定node70客户端访问 。这样远程就可以访问了。

hive.server2.thrift.bind.host

node70

hive.server2.long.polling.timeout

5000

在node70节点（hive的客户端）来连接HiveServer2（允许多个客户端并发操作）

输入：beeline进入beeline，输入：

!connect jdbc:hive2://node70:10000 yexin 12345

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